Korzystanie z narzędzia GitHub Copilot z językiem Python
W poprzednich lekcjach pokazaliśmy, jak skonfigurować Copilot i wspomnieliśmy, jak może on przyspieszyć pracę dewelopera rozpoczynającego pisanie kodu.
W tym module omówimy, jak Copilot może pomóc w pracy z istniejącymi projektami i z bardziej skomplikowanymi zadaniami.
Programowanie za pomocą narzędzia GitHub Copilot
Często podczas kompilowania projektów musimy stale upewnić się, że nasz kod jest świeży i aktualizowany. Ponadto może być konieczne naprawienie wszelkich usterek, które pojawiają się lub dodawać nowe funkcje, aby poprawić funkcjonalność i użyteczność. Zapoznajmy się z pewnymi sposobami wprowadzania aktualizacji za pomocą funkcji GitHub Copilot i GitHub Copilot Chat, interaktywnego interfejsu czatu, który umożliwia zadawanie i odbieranie odpowiedzi na pytania związane z kodem.
Inżynieria poleceń
Narzędzie GitHub Copilot może sugerować kod podczas jego wprowadzania, ale możesz także tworzyć przydatne sugestie, budując podpowiedzi. Wskazówka, będąca naszymi danymi wejściowymi, to zbiór instrukcji lub wytycznych, które ułatwiają generowanie kodu. Komunikat jest przydatny do generowania określonych odpowiedzi z Copilot. Polecenie może być komentarzem lub danymi wejściowymi podczas korzystania z GitHub Copilot Chat, które skłania Copilota do generowania kodu na Twoją rzecz lub pisania kodu, który Copilot autouzupełnia.
Jakość danych wyjściowych z Copilot zależy od tego, jak dobrze utworzysz swój monit. Projektowanie efektywnego monitu ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia osiągnięcia pożądanego wyniku.
Rozważmy na przykład następujący monit:
# Create an API endpoint
Polecenie jest niejednoznaczne i niejasne, więc wynik z GitHub Copilot może nie spełniać twoich oczekiwań. Może to na przykład sugerować kod korzystający z platformy, której nie znasz, lub punktu końcowego, który wymaga danych, które nie są rozpoznawane.
Teraz rozważ następujący monit:
# Create an API endpoint using the FastAPI framework that accepts a JSON payload in a POST request
Monit jest specyficzny, jasny i umożliwia usłudze GitHub Copilot zrozumienie celu i zakresu zadania. Możesz podać kontekst i przykłady do Copilot przy użyciu komentarzy lub kodu, ale możesz również użyć opcji czatu w usłudze GitHub Copilot Chat, aby ulepszyć swój monit. Dobra podpowiedź zapewnia, że model generuje wynik wysokiej jakości.
Najlepsze rozwiązania dotyczące korzystania z narzędzia GitHub Copilot
Copilot zwiększa wydajność, ale wymaga pewnych dobrych praktyk w celu zapewnienia jakości. Niektóre najlepsze rozwiązania dotyczące korzystania z rozwiązania Copilot to:
Zachowaj proste polecenia, a następnie dodawaj bardziej rozbudowane składniki w miarę postępu. Na przykład:
create an HTML form with a text field and button
Następnie opracuj więcej informacji na temat monitu, aby uzyskać bardziej szczegółowe sugestie:
Add an event listen to the button to send a POST request to /generate endpoint and display response in a div with id "result"
Przełączaj się między sugestiami Można to zrobić przy użyciu Ctrl+Enter (lub Cmd+Enter na komputerze Mac). Otrzymujesz różne sugestie od Copilot i możesz wybrać najlepsze dane wyjściowe. Opcjonalnie, korzystając z funkcji GitHub Copilot Chat, możesz użyć danych wejściowych czatu, aby dodać monit i wejść w interakcję z danymi wyjściowymi.
Jeśli nie otrzymujesz żądanych wyników, możesz zmienić kolejność monitu lub rozpocząć pisanie kodu dla narzędzia Copilot w celu autouzupełniania.
Uwaga
Narzędzie GitHub Copilot używa otwartych plików w edytorze tekstów jako dodatkowego kontekstu. Jest to przydatne, ponieważ udostępnia przydatne informacje oprócz monitu lub kodu, który możesz napisać. Jeśli potrzebujesz narzędzia GitHub Copilot, aby dostarczyć sugestie na podstawie innych plików, możesz je otworzyć lub odwołać się do nich w wierszu poleceń podczas korzystania z funkcji GitHub Copilot Chat.